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系統識別號 U0026-2707201723564000
論文名稱(中文) TFT-LCD維修中心換貨需求預測之研究
論文名稱(英文) A Study on Replacement Forecasting in TFT-LCD Repair Center
校院名稱 成功大學
系所名稱(中) 工業與資訊管理學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Industrial and Information Management (on the job class)
學年度 105
學期 2
出版年 106
研究生(中文) 劉育昇
研究生(英文) Yu-Sheng Liu
學號 R37041367
學位類別 碩士
語文別 中文
論文頁數 41頁
口試委員 指導教授-張秀雲
口試委員-葉丁鴻
口試委員-陳明德
中文關鍵字 需求預測  時間序列分析  迴歸分析  倒傳類神經網路 
英文關鍵字 demand forecast  time series  multiple regression  back-propagation neural network 
學科別分類
中文摘要 TFT-LCD維修中心提供維修服務為面板售後服務的重點之一,維修需求存在不確定性的零件故障或意外事件,當需求產生時,不良品返廠維修,除了產生維修零件需求外,有一定比例是無法維修或無維修效益,通常會以換貨或銷貨退回方式處理,但銷貨退回的損失相對換貨高,故管理者要減少損失以及對未來即將發生的需求做出最佳的估計,選擇一個適合的預測方法,維持合理的備貨,避免因缺料導致銷貨退回或者備過多料件致使庫存成本增加。
本研究使用某面板公司維修資料庫,經彙整及分析換貨需求的數量,建構時間序列預測模型、迴歸分析預測模型及倒傳類神經網路模型,以平均絕對誤差、均方差及平均絕對百分比誤差來測量各模型的準確度,同時將預測值和實際值進行驗證,比較預測準確度差異,經實證研究迴歸分析預測模型的預測準確度最佳,將此預測數據進行備貨,以換貨取代銷貨退回,相較於原始銷貨退回的損失,研究結果可減少損失新台幣2,337,893元,減少幅度29.58%。
英文摘要 One of the focuses of after-sales service for panels is the repair service provided by TFT-LCD repair centers. There are uncertainties in the repair demand such as part failure or accidents. Among repair demands, in addition to the demand for parts, there is a certain percentage of cases where the object is beyond repair or there is no repair benefit, and such cases usually will be dealt with by replacement or sales return. However, in the absence of sufficient spare parts, these dealing methods will make the proportion of sales return high and the loss will expand. Therefore, the manager must reduce the loss and make the best estimate for the pending future demand, and choose a suitable forecasting method to maintain a reasonable inventory to avoid sales returns due to a shortage of parts, or overstocked parts which lead to increased inventory costs. Based on the historical data of the repair database, this study divided the demand data of goods replacement into training and test data, used multiple forecasting methods such as the time series analysis, multiple regression analysis and back-propagation neural network for empirical research, and used MAD, MSE and MAPE for error measurement. The results of the multiple regression analysis were better than those of the other methods. Finally, a benefit evaluation was conducted on the forecast results to confirm that the loss could indeed be reduced.
論文目次 摘要 i
Extended Abstract ii
致謝 v
目錄 vi
圖目錄 viii
表目錄 ix
第一章 緒論
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 2
1.3 研究範圍與限制 2
1.4 研究流程與架構 3
第二章 文獻探討
2.1 售後服務及維修 4
2.1.1 面板售後維修服務 4
2.1.2 面板維修作業 4
2.2 預測 6
2.2.1 預測定義 6
2.2.2 預測的特性 7
2.2.3 預測的步驟 7
2.2.4 預測期間 8
2.2.5 預測方法 9
2.3 TFT-LCD和維修相關文獻探討 11
2.3.1 TFT-LCD預測相關文獻 11
2.3.2 維修需求預測相關文獻 12
2.4 小結 14
第三章 研究方法
3.1 問題描述 15
3.2 研究架構 16
3.3 建構需求模型 19
3.3.1 時間序列分析 19
3.3.2 迴歸分析 22
3.3.3 倒傳類神經網路 23
3.4 預測誤差測量 26
第四章 實證研究
4.1 資料來源 28
4.2 建立預測模型 28
4.2.1 移動平均模型 29
4.2.2 指數平滑模型 29
4.2.3 Holt-Winters 模型 30
4.2.4 分解法模型 30
4.2.5 複迴歸分析模型 31
4.2.6 倒傳類神經網路模型 33
4.3 預測結果比較 35
4.4 效益分析 36
第五章 結論與建議
5.1 研究結論 38
5.2 研究建議 39
參考文獻 40
參考文獻 中文部分:
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英文部分:
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